قم ببناء قاعدة معرفية لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام النصوص والوثائق والمحادثات الحقيقية.

يجب أن تتجاوز قاعدة المعرفة الحديثة مجرد تخزين المقالات. تتوقع الفرق الآن من نظام الذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة بلغة طبيعية، مع ذكر مصدر الإجابة، ومواكبة أحدث المعلومات. لذا، تبدأ قاعدة المعرفة "الجاهزة للعمل مع الأنظمة الذكية" بالمواد المصدرية: المكالمات، والاجتماعات، ومقاطع الفيديو التدريبية، والمقابلات، والعروض التوضيحية، وإجراءات التشغيل القياسية، وملفات PDF، والوثائق الداخلية. صُمم نظام Speak خصيصًا لهذا النوع من سير العمل - فهو يلتقط المحتوى المصدري ويستوعبه، ويُنشئ نصوصًا مكتوبة ومخرجات منظمة، ثم يُسهّل استرجاع كل شيء ضمن مكتبة واحدة منظمة.

ما هي قاعدة المعرفة الخاصة بالذكاء الاصطناعي؟

قاعدة معارف الذكاء الاصطناعي هي مجموعة منتقاة من المصادر التي يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي للإجابة على الأسئلة. فبدلاً من الاعتماد على المعلومات العامة المتاحة على الإنترنت، يعتمد النظام على محتواك الخاص: وثائق المنتج، ومكالمات العملاء، وفيديوهات التعريف بالخدمة، والعمليات الداخلية، ووثائق السياسات، والمقابلات البحثية. وعندما تكون قاعدة المعارف منظمة بشكل جيد، يستطيع النظام الاستجابة بسرعة، والحفاظ على اتساق المعلومات، وتقليل عبء الدعم دون المساس بالدقة.

لماذا تقصر مراكز المساعدة التقليدية؟

معظم مراكز المساعدة مصممة للتصفح لا للبحث، مما يجعلها قديمة ومتفرقة ويصعب تحديثها. في الوقت نفسه، غالبًا ما توجد أهم المعلومات خارج مركز المساعدة: في تسجيلات زووم، وشروحات سلاك، ومكالمات المبيعات، وجلسات تعريف المستخدمين الجدد، والتدريبات الداخلية. إذا لم يكن هذا المحتوى قابلاً للبحث، سيظل فريقك يجيب على نفس الأسئلة مرارًا وتكرارًا. وإذا لم يكن منظمًا، فقد يضطر الموظفون إلى تقديم إجابات عامة أو غير دقيقة. يساعد برنامج Speak في حل هذه المشكلة بتحويل المصادر "صعبة الاستخدام" (الصوت والفيديو) إلى نصوص واضحة، وأدلة قابلة للبحث، ورؤى منظمة.

كيف يحوّل تطبيق "Speak" المحادثات إلى قاعدة معرفية

آلية العمل بسيطة. أولًا، تقوم بتحميل مصادرك (صوتية، أو مرئية، أو مستندات) إلى Speak وتنظيمها في مجلدات. على سبيل المثال: "قاعدة معارف المنتج"، "قاعدة معارف الدعم"، "مكالمات العملاء"، أو "التدريب والتأهيل". بعد ذلك، يُنشئ Speak نصوصًا مكتوبة ومخرجات تحليلية مثل الملخصات والمواضيع والكلمات المفتاحية. ولأن كل ملف قابل للبحث، يمكنك العثور على المقتطف المناسب بسرعة، كما يمكنك مشاركة الأدلة مع زملائك في الفريق للتحقق من القرارات أو توحيد الرسائل.

بناء قاعدة معرفية لوكلاء الذكاء الاصطناعي

بمجرد تنظيم مصادرك، يمكنك ربط المجلدات المناسبة بوكيل ذكاء اصطناعي. يُعدّ هذا مفيدًا لدعم العملاء (الإجابة على أسئلة المنتج الشائعة)، والعمليات الداخلية (إجراءات التشغيل القياسية، والسياسات، وإرشادات الاستخدام)، والتمكين (استقبال الموظفين الجدد، وتدريبهم، وتأهيلهم للمبيعات). تتضمن قاعدة معارف الوكيل القوية عادةً ثلاثة مستويات:

أولاً، المراجع الأساسية: وثائق المنتج، والسياسات، وقواعد التسعير أو الخطط الحالية. ثانياً، أمثلة واقعية ذات دلالة عالية: المكالمات والاجتماعات التي تشرح الأسباب والحالات الاستثنائية. ثالثاً، البيانات الوصفية المنظمة: علامات مثل مجال المنتج، ونوع العميل، والمنطقة، والإصدار، لتمكين الموظف من تضييق نطاق الإجابات وتجنب خلط السياقات.

ما يجب تضمينه في قاعدة المعرفة (قائمة مرجعية عملية)

إذا كنت ترغب في أن تظهر قاعدة معارفك في نتائج البحث الداخلي وأن تعمل بكفاءة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، فركز على الوضوح والشمولية. ابدأ بأهم أسئلتك واربط كل سؤال بأفضل مصدر للمحتوى. بالنسبة لفرق الدعم، قد يشمل ذلك مكالمات استكشاف الأخطاء وإصلاحها والمشاكل المعروفة. أما بالنسبة لفرق تطوير المنتجات، فقد يشمل ذلك مناقشات خارطة الطريق وشرح الميزات. وبالنسبة لفرق البحث، فقد يشمل ذلك المقابلات ومجموعات التركيز. أما بالنسبة لفرق المبيعات، فقد يشمل ذلك تسجيلات العروض التوضيحية ومعالجة الاعتراضات. ثم أضف بنية بسيطة: أسماء مجلدات متسقة، وعدد قليل من حقول البيانات الوصفية، وجدول مراجعة دوري.

لماذا تُعدّ الإجابات المدعومة بالمصادر مهمة؟

أكبر عائق أمام تبني دعم الذكاء الاصطناعي هو انعدام الثقة. يتوقف المستخدمون عن استخدام الأنظمة الذكية عندما تكون الإجابات غامضة أو خاطئة أو غير قابلة للتحقق. صُمم نظام "سبيك" ليعتمد على سير عمل قائم على الأدلة: النصوص المكتوبة، والطوابع الزمنية، والنصوص القابلة للبحث، والسياق القابل للمشاركة. هذا يُسهّل على المستخدمين التحقق من صحة ما يقوله النظام وتحسين قاعدة المعرفة بمرور الوقت. عندما تستند الإجابات إلى مصادر حقيقية، يصبح النظام أكثر موثوقية، ويقل الوقت الذي يقضيه فريقك في تصحيحه.